融合注意力机制的MacBERT-DPCNN农业文本分类模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张典

作者： 张典;刘畅;陈雯柏;缪祎晟;吴华瑞

作者机构：

关键词： 农业文本分类;MacBERT模型;深度金字塔卷积网络;注意力机制;预训练模型

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 008 期

页码： 83-89

收录情况： 北大核心

摘要： 针对农业领域文本信息密度大、语义模糊、特征稀疏的特点,提出一种基于 MacBERT(MLM as correction-BERT)、深度金字塔卷积网络(DPCNN)和注意力机制(Attention)的农业文本分类模型,命名为 MacBERT—DPCNN—Attention(MDA).首先,使用 MacBERT模型充分提取农业类文本内容的上下文信息,强化文本的语义特征表示.然后,DPCNN模型通过其多层卷积神经网络和池化操作,有效捕获文本的局部特征.最后,注意力机制进一步增强农业文本序列的特征表达.结果表明,与其他主流模型如 BERT—DPCNN、BERT—CNN、BERT—RNN相比,MDA模型在农业文本分类任务上的精确率提升 1.04%以上,召回率提升 0.95%以上,F1 值提升 0.14%以上.表明所提模型在解决农业领域文本分类问题方面的有效性和优越性.

分类号： TP391

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